丟棄法Dropout
丟棄法Dropout：一種抑制過擬合的方法。 上圖中提到的兩種解決方案：1.downgrade_in_infer：訓練時隨機丟棄一部分神經元；預測時不丟棄神經元，這裏提到的不丟棄神經元是指預測時不丟棄在訓練時隨機丟棄的那部分神經元，但是把全部分神經元的數值變小，來使最後的輸出數據總大小不變。 2.upscale_in_train：訓練時隨機丟棄一部分神經元，但是把保留的那些神經元數值放大（放大比例
相關文章
- 1. Gluon 實現 dropout 丟棄法
- 2. Dropout Regularization（丟棄正則化）
- 3. Git丟棄修改
- 4. 丟棄碎片化學習方法
- 5. c++ 異常 discards qualifiers 丟棄
- 6. Jenkins丟棄舊的構建
- 7. Python丟棄返回值
- 8. SoruceTree 中移除和丟棄
- 9. 深度學習基礎系列（九）| Dropout VS Batch Normalization? 是時候放棄Dropout了
- 10. Dropout
- 更多相關文章...
- • PHP 7 廢棄特性 - PHP 7 新特性
- • ASP Contents.Remove 方法 - ASP 教程
- • 算法總結-回溯法
- • 算法總結-廣度優先算法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
